读《从优秀到卓越》有感  柯林斯[美]

柯林斯和他的团队解决了商业中最重要的难题之一
推荐系数：8.0

是什么样的特质能够让一些公司从竞争中脱颖而出迈向卓越、基业长青？

最近机缘巧合读到这本畅销书，一开始以为是讲个人如何从优秀转向卓越的励志书籍。实则本书作者柯林斯和整个团队历时五年探究了公司从优秀迈向卓越的秘诀。柯林斯发现，公司能否从优秀到卓越，与其所从事的行业是否处于时代风口没有关系。即使一家传统行业的公司，最初默默无闻，最终也可能实现卓越。本书提出了一整套的观念，如果公司能够采纳并认真贯彻，都会对经营状况有所改善。

读《博弈论》有感。

要想在现代社会做一个有文化的人，你必须对博弈论有个大致的了解。 
推荐系数：8.0

博弈论，听起来就是一个非常高级的词汇。最近一次听这个名词还是在公司的高层会议上，几个大老板关于智能驾驶中涉及到的博弈过程非常感兴趣。但那个时候的我对博弈论的概念只停留在一个讲不清楚的“囚徒困境”和《美丽心灵》中的“纳什均衡”。最近读了这本博弈论，总算是把一些基本的常识理论和专用概念给理清楚了，一下子觉得清楚了很多，就在这里和大家一起分享下主要的心得和体会。

博弈论的英文名词叫“Game Theory”，感觉一下子就把博弈论大致是什么给讲清楚了，不得不说有些时候的英文还真的是简洁清晰。这本书总共有十四章：从博弈论入门到纳什均衡，进一步到囚徒困境以及后边的各种各样的博弈场景（枪手博弈、猎鹿博弈、协和博弈等等）系统性地给我们介绍了博弈论的全貌。每一章节都是从该博弈的原始故事讲起，并附带了很多真实案例来讲清楚相关博弈的具体细节和内容，读的过程中甚至觉得是一本很不错的“故事会”。但是由于篇幅有限，我们只会讲讲博弈论的概念和最经典的囚徒困境和纳什均衡，余下的就由读者自己挖掘了。

机器学习或者称作数据挖掘(data science&data mining)是计算机科学、统计学和软件工程学的交叉学科，原则上都是通过在大量累积的数据中发现规律并为业务带来经济效益或提供评估依据的过程。实践项目的整个过程中会不断的遇见不同的商业模式、业务类型，并通过结合数学计算机工具来解决实际问题，让整个工作充满了挑战和趣味性。回想起自己第一次接触机器学习的项目，抱着一本Bishop的<Pattern Recognition and Machine Learning>啃了半天，那个时候真是一头雾水。后来经历了第一个kaggle比赛后，逐步的上手了解了整个机器学习的过程，于是想要写一下关于表格类比赛一般应该考虑的主要步骤，以供大家参考指正。